答案：文章介绍了Go高并发场景下的日志管理方案，通过sync.Mutex实现并发安全写入，结合按大小轮转与异步写入避免性能瓶颈，并扩展SafeLogger加入日志计数器以采集监控指标，最后使用zap实现结构化日志输出，整体方案兼顾性能、安全与可观测性。
在高并发的 Go 应用中，日志是排查问题和监控系统状态的重要工具。但若不加以管理，日志文件可能迅速膨胀，影响性能和磁盘使用。同时，缺乏监控会导致异常无法及时发现。本文提供一个结合 并发安全日志记录、按大小轮转、异步写入 以及 基础监控指标采集 的实用示例。
1. 并发安全的日志写入器
使用 sync.Mutex 保护文件写入操作，确保多个 goroutine 同时调用不会导致日志错乱或损坏。
type SafeLogger struct {
mu sync.Mutex
file *os.File
path string
size int64
maxLen int64
}
func NewSafeLogger(logPath string, maxSize int64) *SafeLogger {
file, err := os.OpenFile(logPath, os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0644)
if err != nil {
log.Fatalf("无法打开日志文件: %v", err)
}
fi, _ := file.Stat()
return &SafeLogger{
file: file,
path: logPath,
size: fi.Size(),
maxLen: maxSize,
}}
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func (l *SafeLogger) Write(p []byte) (n int, err error) {
l.mu.Lock()
defer l.mu.Unlock()
// 检查是否需要轮转
if l.size+int64(len(p)) > l.maxLen {
l.rotate()
}
n, err = l.file.Write(p)
l.size += int64(n)
return}
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func (l *SafeLogger) rotate() error {
l.file.Close()
// 重命名旧文件
backup := l.path + "." + time.Now().Format("20060102_150405")
os.Rename(l.path, backup)
// 创建新文件
newFile, err := os.Create(l.path)
if err != nil {
log.Printf("创建新日志文件失败: %v", err)
return err
}
l.file = newFile
l.size = 0
log.Printf("日志已轮转: %s -> %s", l.path, backup)
return nil}
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func (l *SafeLogger) Close() {
l.mu.Lock()
defer l.mu.Unlock()
l.file.Close()
}
2. 使用 zap 实现高性能结构化日志
uber-go/zap 是 Go 中性能极高的日志库，支持结构化输出。我们将它与自定义的 WriteSyncer 结合，实现带轮转的异步日志。
import "go.uber.org/zap" import "go.uber.org/zap/zapcore"func setupZapLogger(logger SafeLogger) zap.Logger { writeSyncer := zapcore.AddSync(logger) encoder := zapcore.NewJSONEncoder(zap.NewProductionEncoderConfig())
core := zapcore.NewCore(encoder, writeSyncer, zap.InfoLevel) return zap.New(core)}
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这样，所有通过 zap 记录的日志都会经过我们的 SafeLogger，自动处理并发和轮转。
3. 添加基础监控：日志量统计
我们可以扩展 SafeLogger，加入简单的计数器，用于监控单位时间内的日志写入量。
type SafeLogger struct {
mu sync.Mutex
file *os.File
path string
size int64
maxLen int64
logCounter int64 // 新增：日志条数
}
// 在 Write 方法中增加：
atomic.AddInt64(&l.logCounter, 1)
// 提供获取统计信息的方法
func (l *SafeLogger) Stats() map[string]interface{} {
return map[string]interface{}{
"current_size": l.size,
"log_count": atomic.LoadInt64(&l.logCounter),
"file_path": l.path,
}
}
你可以通过 HTTP 接口定期暴露这些指标，接入 Prometheus 或其他监控系统。
4. 完整使用示例
启动多个 goroutine 写日志，并模拟监控采集。
func main() {
logger := NewSafeLogger("app.log", 1<<20) // 1MB 轮转
defer logger.Close()
zapLogger := setupZapLogger(logger)
defer zapLogger.Sync()
// 并发写日志
for i := 0; i zuojiankuohaophpcn 10; i++ {
go func(id int) {
for j := 0; j zuojiankuohaophpcn 100; j++ {
zapLogger.Info("处理请求",
zap.Int("worker", id),
zap.Int("req_id", j),
zap.String("endpoint", "/api/data"))
time.Sleep(10 * time.Millisecond)
}
}(i)
}
// 监控协程
go func() {
ticker := time.NewTicker(5 * time.Second)
for range ticker.C {
stats := logger.Stats()
fmt.Printf("监控: %+v\n", stats)
}
}()
time.Sleep(30 * time.Second)}
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基本上就这些。这个示例展示了如何在并发场景下安全地写日志，自动轮转防止文件过大，并加入简单监控能力。实际项目中可进一步集成告警、远程日志推送等功能。
